Towards-graph-foundation-models-图基础模型相关文献资源

InvokeAI 是一个先进的 AI 工具，专门设计用于利用 Stable Diffusion 技术进行图像生成和编辑。它提供了一个清洁、现代的用户界面（UI）和一个全面的命令行界面（CLI），无论是通过 UI 进行交互还是使用 CLI 执行更多脚本化的自动化任务，都能为用户提供无缝体验。

Maccarone是一个开源项目，旨在通过人工智能管理和补全Python代码块。它由Bryan Silverthorn在GitHub上发布。使用Maccarone可以帮助开发者在编写Python程序时更高效地利用机器学习技术。

基于大型语言模型(LLM)的机器翻译相关资源列表，汇集了最新的研究论文、工具、翻译示例以及实用的教程和指导，旨在为机器翻译的研究与开发提供全面的支持。

这个开源项目使用Supabase和OpenAI技术，将人工智能功能引入Obsidian。它提供了强大的语义搜索和生成式问答功能。

Trapper是一个旨在更轻松地在下游任务上训练基于Transformer的模型的NLP库，采用模块化设计，提供一致的API，支持多种下游任务，能够实现最先进的NLP性能。

这个开源项目的功能是通过 OpenAI 的 ChatGPT 生成 UI 组件，并且允许用户复制 html 代码。该项目可以用于自动生成 UI 组件，从而提升开发效率。

基于ChatGPT-Next-Web的二次开发，提供带有用户管理和后台面板的ChatGPT网页应用。目前用户层的逻辑已经实现完毕，管理页面（后台）仍在开发中。

pytorch/ort是一个旨在使用ONNX Runtime加速PyTorch模型推理的工具，支持将PyTorch模型转换为ONNX格式，利用ONNX Runtime提升推理性能，并兼容多种硬件后端。该项目还支持动态计算图，简化模型部署流程，让用户能够更轻松地在不同平台上运行优化后的模型。

NLP4SocialGood_Papers项目是一个汇集了社会公益领域内与自然语言处理（NLP）相关的重要文献和资源的阅读列表，旨在为研究人员和开发者提供最新的研究成果和参考资料，促进NLP技术在社会公益领域的广泛应用。

本教材主要讲解支持人工智能的计算机系统设计，帮助本科生高年级和研究生完整了解支持深度学习的计算机系统架构及相关研究。

Bjorn 是一个基于 Raspberry Pi 的网络扫描和攻击性安全工具，配备 2.13 英寸电子墨水显示屏，能够发现网络目标、识别开放端口、暴露服务和潜在漏洞，支持暴力破解攻击、文件窃取、主机僵尸化，并且支持自定义攻击脚本。

Ant Design 是一套企业级的设计体系，提供高质量的组件库，旨在提升用户界面的一致性和可用性，支持国际化和响应式设计，并允许用户自定义主题，适用于 React 应用开发。

一个基于NumPy从零开始构建的深度学习框架，旨在用于教育目的，附带详细的文档和单元测试。

基于Azure AI Search和OpenAI实现的语音RAG示例应用。支持语音界面进行知识库问答，集成了Azure OpenAI的GPT-4实时语音API，可实现语音输入、知识检索、语音输出和引用来源等功能。特别适合需要语音交互的AI应用场景。

modelkit是一个极简但功能强大的Python MLOps库，方便将机器学习模型快速部署到产品中，兼容多种框架，提供模型版本控制和多种数据源支持。

Pake 是一个开源工具，能够快速将各种网页打包成 Mac 应用，利用 Rust 构建轻量级多端桌面应用，具有小巧易用的特点。

在ESP32微控制器上运行大型语言模型（LLM），探索其在资源受限环境下的可能性，特色包括使用tinyllamas模型和对llama.2c的优化以提高性能。

moonshot-plays是一个专为剧本创作和管理设计的项目，旨在提供结构化和高效的剧本开发流程。它支持多种剧本格式，拥有可视化编辑器和版本控制功能，方便团队协作，同时集成自动化测试工具，以确保剧本逻辑的准确性。